Word Embedding 是自然语言处理中的一种重要技术，它可以将单词映射到高维空间中的向量表示，使得这些向量具有语义相似性。这种表示方法在许多自然语言处理任务中都得到了广泛应用。
Word Embedding 的作用
- 语义表示：将单词转换为向量，便于机器理解单词的语义。
- 相似度计算：通过计算两个向量之间的距离，可以判断两个单词的语义相似度。
- 文本分类：在文本分类任务中，可以用来提取文本的特征向量。
Word Embedding 的方法
- 基于计数的方法：如TF-IDF，通过词频和逆文档频率来表示单词的重要性。
- 基于分布的方法：如Word2Vec，通过考虑单词在文本中的上下文来学习单词的向量表示。
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图片展示
Word2Vec 图谱
通过Word2Vec图谱，我们可以直观地看到不同单词之间的语义关系。
词向量空间示例
在这个词向量空间中，语义相似的单词会靠近。